多波段影像 tif转为jpg（png）

首先，对于多波段影像里面有很多信息（包括仿射变换、投影信息），因此首先要读取TIF数据。

其中里面包含根据仿射矩阵获取地理坐标信息等代码。

def readTif(fileName, xoff=0, yoff=0, data_width=0, data_height=0):
    '''
    读取tif影像数据
    '''
    dataset = gdal.Open(fileName)
    if dataset == None:
        print(fileName + "文件无法打开")
    #  栅格矩阵的列数
    width = dataset.RasterXSize
    #  栅格矩阵的行数
    height = dataset.RasterYSize
    #  波段数
    bands = dataset.RasterCount
    #  获取数据
    if(data_width == 0 and data_height == 0):
        data_width = width
        data_height = height
    data = dataset.ReadAsArray(xoff, yoff, data_width, data_height)  # np.array
    # print(type(data))
    #  获取仿射矩阵信息
    geotrans = dataset.GetGeoTransform()
    #  获取投影信息
    proj = dataset.GetProjection()
    arrXY = []  # 用于存储每个像素的(x,y)坐标
    for i in range(height):
        row = []
        for j in range(width):
            xx = geotrans[0] + i * geotrans[1] + j * geotrans[2]
            yy = geotrans[3] + i * geotrans[4] + j * geotrans[5]
            col = [xx, yy]
            row.append(col)
        arrXY.append(row)
    return width, height, bands, data, geotrans, proj, arrXY

接下来，是根据上述读取TIF的data作为基础，因为data是numpy.array，CHW格式数据，就可以根据三维数组思想将TIF格式转为JPG(PNG)。

def tif_to_jpg(src_tifs):
    '''tif转为jpg显示'''
    for src_tif in src_tifs:
        pre_img = readTif(src_tif)[3]
        # print('xxyy.type', type(xxyy))
        pre_img_one = pre_img[4, :, :]#R通道
        pre_img_two = pre_img[6, :, :]#G通道
        pre_img_three = pre_img[1, :, :]#B通道
        # height, width = pre_img.shape[1:]
        new_array = np.array([pre_img_one, pre_img_two, pre_img_three])#重新将三个通道组成为数组
        new_array = np.transpose(new_array, (1, 2, 0))#将CHW转为HWC
        img = Image.fromarray(np.uint8(new_array))#数组转为图片所用的函数

        dir, file_name1 = os.path.split(src_tif)  # split将文件和路径分开
        (prename, suffix) = os.path.splitext(
            file_name1)  # splitext将文件名和后缀分开
        dst_jpg_path = r'F:\tif_to_rgb'
        dst_jpg = os.path.join(dst_jpg_path, prename+'.jpg')#改为png即可
        print(dst_jpg, img.shape)
        img.save(dst_jpg)